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Enregistrement W2985885479 · doi:10.1121/1.5137060

How much more informative are broadband compared to narrowband echoes for biological interpretation?

2019· article· en· W2985885479 sur OpenAlexaff
Wu-Jung Lee, Dezhang Chu, Stan E. Dosso

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrowbandBroadbandComputer scienceMarkov chain Monte CarloSampling (signal processing)Echo soundingInversion (geology)Bayesian probabilityEnvironmental scienceRemote sensingTelecommunicationsGeologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent availability of commercial broadband echosounders has elicited wide interests in their potentials for enhancing the effectiveness, efficiency, and accuracy of acoustic sensing capability for monitoring mid-trophic level marine organisms. However, despite the significantly improved temporal and spatial resolutions, it remains unclear how the additional spectral information provided by broadband echosounders contribute to achieving these goals. In this study, we use a Bayesian inversion framework to compare the estimation uncertainty between broadband and narrowband echo data for biological model parameters, such as organism length, tilt angle, numerical density and aggregation composition. We employ the Markov Chain Monte-Carlo (MCMC) sampling technique to construct the posterior probability density (PPD) of biological parameters given simulated zooplankton and fish echo data in the form of calibrated volume backscattering strength (Sv). The data are simulated for frequency ranges commonly employed in marine ecological and fisheries surveys. We investigate the changes in PPD in response to variations in echo spectral information, with specific emphasis on the correlation structure among model parameters and whether and how broadband information reduces the uncertainty in inferring biological information from acoustic quantities available from field surveys. [Work supported by NMFS Office of Science and Technology Advanced Sampling Technology Working Group.]

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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